불안정 확산 AI: NSFW 무삭제 안정 확산 포크

지난 1년 동안 "불안정 확산 AI"를 검색해 보셨다면, 서로 모순되는 정보들에 부딪히셨을 겁니다. 어떤 자료는 2022년 11월 5만 명이었던 회원 수가 12월에는 약 9만 7천 명으로 급증했고, 이후 제3자 집계에 따르면 2025년에는 30만 명 이상으로 늘어날 것이라는 디스코드 커뮤니티에 대해 설명합니다. 또 다른 자료는 무료 버전과 네 가지 모델을 제공하는 세련된 유료 웹 앱에 대해 이야기합니다. 혼란스러운 점은 두 가지 모두 실재하고, 이름도 같으며, 안정 확산에서 안전장치를 제거하고 인터넷이 원하는 대로 생성하도록 하는 동일한 아이디어에서 출발했다는 것입니다.

이 가이드는 두 가지를 명확하게 구분합니다. 2026년 현재 불안정 확산 AI(Unstable Diffusion AI)가 실제로 무엇인지, 안정성 AI(Stability AI)의 안정 확산(Stable Diffusion)과 어떤 관련이 있는지, 2022년 12월 킥스타터에서 금지된 사건, 모델 라인업, 가격, 여전히 해결되지 않은 윤리적 문제, 그리고 이미 이를 능가하는 대안들에 대해 다룹니다. 이 가이드의 목표는 과장된 홍보가 아닌, 호기심 많은 일반인도 한 번 읽고 이해할 수 있는 설명을 제공하는 것입니다.

2026년 불안정 확산 AI의 실제 모습은 무엇일까요?

"불안정 확산(Unstable Diffusion)"이라는 이름은 여러 가지 의미를 포괄하며, 사람들은 이를 자주 혼동합니다. 원래 이 프로젝트는 2022년 8월 레딧(Reddit) 스레드에서 시작되어 곧바로 디스코드(Discord)로 옮겨갔고, 그곳에서 검열되지 않은 안정 확산(Stable Diffusion) 결과와 미세 조정된 가중치를 공유하는 허브가 되었습니다. 이 프로젝트의 대외적인 얼굴은 CEO인 아르만 차우드리(Arman Chaudhry)와 공동 관리자인 애슐리 에블린(Ashley Evelyn)이며, 이들은 모회사인 이퀼리브리엄 AI(Equilibrium AI) 산하에서 활동하고 있습니다.

해당 디스코드 커뮤니티는 unstability.ai라는 유료 웹 플랫폼을 출시했으며, 현재 이 플랫폼은 3천만 개 이상의 성인 이미지로 구성된 엄선된 데이터셋을 기반으로 학습된 네 가지 자체 개발 튜닝 알고리즘(Merlin, Echo, Izanagi, Pan)에 대한 구독 서비스를 판매하고 있습니다. 이는 동일한 프로젝트이며, 복제 프로젝트가 아닙니다. 혼동을 일으키는 것은 BasedLabs의 별도 스토어에서 unstable Diffusion이라는 브랜드로 도구 디렉토리에 unstability.ai를 표시하여 검색 결과에 두 이름이 모두 나타나기 때문입니다.

세 번째 용법은 다소 포괄적이고 언론적인 의미로, 제작자와 관계없이 NSFW(직장이나 공공장소에서 사용하기 부적절한 콘텐츠) 출력을 가능하게 하는 모든 오픈 소스 Stable Diffusion 포크 또는 미세 조정 버전을 가리킵니다. 하지만 더 넓은 커뮤니티가 Pony Diffusion V6 XL이나 FLUX 기반 미세 조정 버전처럼 Unstable Diffusion 팀과는 구조적으로 아무런 관련이 없는 버전들로 옮겨가면서 이 세 번째 의미는 점차 유용성이 떨어지고 있습니다. 이 가이드에서는 숫자, 가격 또는 모델명이 특정 Unstable Diffusion 버전에만 해당될 경우, 어떤 버전을 지칭하는지 명확히 밝히겠습니다.

불안정 확산 vs. 안정 확산: 두 가지 모델

먼저 간단히 복습해 보겠습니다. Stable Diffusion은 Stability AI, CompVis, Runway가 2022년 8월에 오픈소스로 공개한 텍스트-이미지 변환 모델입니다. 확산 모델이라고 할 수 있는데, 이는 무작위 노이즈로 시작하여 사용자의 텍스트 프롬프트에 따라 서서히 노이즈가 제거되어 실제 이미지로 변환된다는 의미입니다. 버전 1.4는 10GB VRAM을 탑재한 일반 소비자용 GPU에서도 작동했습니다. 라이선스는 관대했습니다. 이러한 개방성 덕분에 모델이 빠르게 확산되었고, Unstable Diffusion을 포함한 모든 포크 버전이 존재하게 된 것입니다.

Stable Diffusion은 기본적으로 CLIP 기반의 NSFW 필터와 Stability AI 자체 분석에 따르면 성인 콘텐츠가 약 2.9%에 불과한 학습 데이터 세트를 포함하고 있었습니다. 따라서 기본 모델은 이론적으로 노출 이미지를 생성할 수 있었습니다. 그러나 해당 맥락에서 인체 해부학적 구조에 대한 이해도가 부족했고, 필터가 대부분 방해 요소로 작용했습니다.

그러다가 2022년 11월 24일, Stable Diffusion 2.0이 출시되었습니다. 이 버전에서는 학습 데이터에서 많은 NSFW(성인 콘텐츠) 관련 개념들이 완전히 제거되었습니다. 커뮤니티는 격렬하게 반발했습니다. 당시 Stability AI의 CEO였던 에마드 모스타크는 해명을 시도했습니다. 그는 아동과 NSFW 콘텐츠를 같은 오픈 모델에 포함할 수 없다고 주장하며, 그러한 조합은 아동 성착취물(CSAM)로 이어지는 지름길을 열어준다고 했습니다. 하지만 커뮤니티는 이를 검열로 받아들였고, 다른 설명은 거의 듣지 못했습니다. 몇 주 만에 인터넷에는 Stability가 제거한 내용을 되돌리기 위한 파이프라인과 정교한 체크포인트들이 쏟아져 나왔습니다.

불안정 확산(Unstable Diffusion)은 이러한 반발의 가장 눈에 띄는 결과물입니다. 디스코드 팀은 자원 봉사자들이 선별한 NSFW 데이터셋을 수집하고, 안정 AI(Stability AI)에서는 절대 손대지 않을 방향으로 안정 확산(Stable Diffusion)을 미세 조정하는 데 집중했습니다. unstability.ai 제품 역시 같은 논리를 따랐지만, 유료 서비스형 웹 애플리케이션 형태로 제공되었습니다. 어느 쪽이든, 기본적으로는 동일한 잠재 확산 아키텍처를 사용합니다. 달라지는 것은 데이터셋, 안전 장치, 그리고 그 위에 덧붙여진 비즈니스 모델입니다.

디스코드의 기원, 킥스타터 금지, 그리고 패트리온으로의 전환

Unstable Diffusion 서브레딧은 Stable Diffusion 1.4가 오픈소스로 공개된 지 불과 몇 주 만인 2022년 8월에 개설되었습니다. 활동은 거의 하룻밤 사이에 디스코드로 옮겨갔습니다. 2022년 11월 17일 TechCrunch의 보도에 따르면, 서버 회원 수는 약 5만 명에 달했습니다. 6주 후에는 9만 7천 명을 넘어섰습니다. 2025년에는 일부 제3자 디스코드 추적 사이트에서 최대 34만 4천 명의 회원 수를 기록했다고 주장했지만, 이는 디스코드 자체의 통계가 아닌 사이트 목록을 기반으로 한 것이므로 정확한 수치는 아닙니다.

2022년 9월 13일에 Patreon 페이지가 개설되었습니다. 2022년 말에는 월 2,500달러 정도로 정점을 찍었지만, 그 이후로는 정체 상태였습니다. 2026년 4월 현재, Graphtreon에 따르면 해당 페이지는 유료 후원자 149명으로부터 월 약 1,998달러의 수익을 올리고 있습니다. 이는 Graphtreon의 "성인 콘텐츠" 부문 순위에서 336위에 해당합니다. 2022년 최고치 대비 20%나 낮은 수치인데, 이는 AI 기반 성인 콘텐츠 시장이 그 이후 약 736억 달러 규모의 온라인 성인 엔터테인먼트 시장 내에서 약 25억 달러 규모로 급성장했음에도 불구하고 나타난 현상입니다. 따라서 이제 "선발 주자가 시장을 장악한다"는 이야기가 아니라 "선발 주자는 느리게 성장한다"는 이야기가 되었습니다.

모두가 기억하는 것은 바로 킥스타터 캠페인입니다. 2022년 12월, 2만 5천 달러를 목표로 시작된 이 캠페인은 하루 만에 목표액을 달성했습니다. 킥스타터가 캠페인을 중단한 2022년 12월 21일까지 867명의 후원자가 약 5만 6천 달러를 모금했습니다. 킥스타터 CEO 에버렛 테일러는 성명을 통해 "킥스타터는 언제나 창작 활동과 그 활동을 하는 사람들을 지지할 것이며, 앞으로도 그럴 것"이라고 밝혔습니다. '전부 아니면 전무'라는 킥스타터의 방침에 따라 후원금은 전액 환불되었습니다. 이에 아르만 차우드리의 반응은 단호했습니다. "킥스타터가 목소리 큰 소수 예술가들에게 굴복한 것은 실망스럽지만, 우리와 우리의 후원자들은 물러서지 않을 것입니다."

팀은 Patreon으로 다시 방향을 전환하고 Stripe를 통한 직접 기부 기능을 추가했습니다. 이를 통해 총 26,000달러 정도를 모금했습니다. 하지만 더 큰 이야기는 몇 년 후에 드러났습니다. 2025년 5월 23일, Visa와 Mastercard의 결제 처리 업체가 성인용 AI 검열 사이트 중 최대 규모인 CivitAI에 대한 서비스 제공을 중단했고, 해당 사이트는 USDC와 ETH 같은 암호화폐 결제 수단으로 전환했습니다. Unstable Diffusion도 2022년에 같은 패턴을 겪었습니다. 3년 후, 규모는 몇 배나 커진 것입니다.

아래 표는 Unstable Diffusion의 자금 조달 내역을 요약한 것입니다.

불안정 확산 모델이 NSFW 이미지를 생성하는 방법

불안정 확산(Unstable Diffusion)의 두 가지 버전 모두 기본 안정 확산(Stable Diffusion)과 동일한 잠재 확산 파이프라인을 사용합니다. 사용자가 프롬프트를 입력하면, 해당 텍스트는 모델이 학습된 이미지 공간의 특정 영역을 가리키는 임베딩으로 변환됩니다. 그런 다음 모델은 무작위 잠재 이미지를 단계적으로 반복적으로 노이즈 제거하여 프롬프트와 충분히 일치하는 이미지를 얻을 때까지 작업을 진행합니다. 최종 이미지를 생성하는 데는 일반적으로 선택한 속도-품질 프리셋에 따라 20~50단계의 노이즈 제거 과정이 필요합니다.

그렇다면 구조가 동일하다면 기본 안정 확산 방식과 실제로 다른 점은 무엇일까요? 중요도 순서대로 대략 세 가지가 있습니다.

먼저 데이터셋부터 살펴보겠습니다. Stability AI는 주로 직장에서도 볼 수 있는 건전한 콘텐츠를 기반으로 미세 조정되었으며, 학습 데이터셋에서 성인 이미지를 대부분 제거했습니다. Unstable Diffusion 팀은 자원봉사자들의 큐레이션을 통해 3천만 개 이상의 성인 이미지로 구성된 데이터셋을 구축하고 관리해 왔습니다. 이를 통해 기존 Stability Diffusion이 기본적으로 부족했던 신체 부위별 표현 부족과 특정 장르에 대한 폭넓은 적용 범위를 보완했습니다.

둘째, 필터입니다. Stability AI의 Stable Diffusion 체크포인트에는 기본적으로 안전하지 않은 출력을 표시하고 흐리게 처리하는 CLIP 기반 안전 분류기가 포함되어 있습니다. Unstable Diffusion 파생 버전에서는 이 분류기가 제거되거나 적용되지 않습니다. unstability.ai에서는 기본 필터가 사용자가 성인 콘텐츠를 명시적으로 요청할 때만 작동하는 연령 확인 게이트로 대체됩니다. 안전 콘텐츠(SFW)는 그대로 실행됩니다.

셋째, 안전장치입니다. 가장 관대한 포크조차도 명백히 불법적인 콘텐츠는 차단하려고 합니다. 기본 정책은 미성년자나 동의하지 않은 사람을 묘사하는 모든 콘텐츠는 즉시 차단되고, 이후 검열 과정을 거쳐 다시 한번 거부된다는 것입니다. 실제로는 운영자에 따라 다릅니다. 어떤 곳은 적극적으로 검열하는 반면, 어떤 곳은 거의 검열하지 않습니다.

모델 라인업: 멀린, 에코, 이자나기, 팬

브랜드화된 제품 라인업은 대부분 unstability.ai에서 제공하는 것이지만, 현재 이 브랜드가 내세우는 가장 대중적인 제품 이미지입니다. Stable Diffusion 1.5 또는 SDXL 1.0과 같은 버전별 릴리스 대신, 이 플랫폼은 스타일적 의도에 따라 체크포인트를 그룹화합니다.

또한 속도 조절 옵션도 있습니다. Unstable Diffusion v2.6은 이미지당 6~8초가 소요되는 기본 설정입니다. Unstable Diffusion XL은 고해상도 이미지 처리에 12~15초가 걸립니다. Unstable Diffusion Photoreal은 인물 사진 촬영에 적합합니다. 마케팅에서는 공통 브랜드를 강조하지만, 이러한 옵션들은 기존 Discord 커뮤니티의 미세 조정 설정을 직접적으로 계승한 것은 아닙니다. 출력 품질을 판단하는 가장 좋은 방법은 기본 SDXL 또는 유사하게 조정된 인기 CivitAI 체크포인트와 비교하는 것입니다.

크리에이터를 위한 가격, 크레딧 및 플랫폼 접근 권한

불안정성.ai 웹 플랫폼의 가격 정책은 일반적인 SaaS 방식을 따릅니다. 일일 크레딧이 제공되는 무료 요금제, 무제한 생성 및 상업적 사용이 가능한 유료 요금제, 그리고 개인 생성 기록 기능을 추가하는 최상위 요금제가 있습니다. 생성 속도는 매달 충전되는 "빠른 크레딧" 풀에 따라 제한됩니다.

기존 커뮤니티의 디스코드 접속은 별도로 제공됩니다. 디스코드는 무료로 가입할 수 있지만, 모델 생성 백엔드가 아닌 채팅 서버로 운영됩니다. 커뮤니티에서 학습되거나 공유되는 모델은 일반적으로 AUTOMATIC1111의 Stable Diffusion WebUI, ComfyUI, InvokeAI와 같은 도구를 통해 사용자의 GPU에서 로컬로 실행되거나, CivitAI와 같은 체크포인트 허브에 업로드되어 다운로드할 수 있습니다. 커뮤니티에는 중앙 집중식 유료 결제 시스템이 없습니다.

2026년 현재 대부분의 크리에이터에게 현실적인 선택지는 세 가지입니다. 검열 없는 호스팅 플랫폼에서 구독료를 지불하는 것, 12GB 또는 16GB 소비자용 GPU에서 오픈 체크포인트를 로컬로 실행하는 것, 또는 CivitAI 스타일의 허브를 사용하는 것입니다. 이 허브는 다양한 고급 모델을 제공하며, 무료 티어와 크레딧 시스템을 추가로 제공합니다. 각 방식은 개인정보 보호, 속도, 모델 다양성, 콘텐츠 정책 측면에서 장단점이 있습니다.

검열되지 않은 AI 콘텐츠 논란: 윤리와 아동 성폭력 예방 및 관리(CSAM)

불안정 확산에 대해 윤리적 측면을 빼놓고 글을 쓸 수는 없습니다. 세 가지 문제가 계속해서 드러나는데, 각각의 문제에는 실제 사건이 연루되어 있습니다.

동의 없이 촬영된 이미지를 먼저 살펴보겠습니다. 대표적인 사례는 2023년 1월 30일에 발생한 아트리오크(Atrioc) 스캔들입니다. 트위치 스트리머 브랜든 이윙(Brandon Ewing)은 생방송 도중 실수로 브라우저 탭을 노출했는데, 그 탭에는 동료 스트리머들의 딥페이크 포르노를 판매하는 유료 사이트가 있었습니다. 포키메인(Pokimane), QTCinderella, 마야 히가(Maya Higa), 스위트 아니타(Sweet Anita) 등이 포함되어 있었습니다. 그는 다음 날 방송에서 사과했고, 피해 스트리머들의 법적 소송 비용으로 6만 달러를 송금한 것으로 알려졌습니다. 트위치는 2023년 3월, 딥페이크 콘텐츠 제작자를 영구적으로 차단하는 내용으로 이용 약관을 조용히 업데이트했습니다. 이 사건은 그 어떤 기술 정책 논쟁보다도 오픈소스 확산 문제를 주류 뉴스로 끌어올리는 데 더 큰 영향을 미쳤습니다.

이제 데이터셋 문제를 살펴보겠습니다. 2023년 12월, 스탠포드 인터넷 관측소(Stanford Internet Observatory)는 LAION-5B 학습 데이터셋을 PhotoDNA로 분석했습니다. 그 결과, 데이터셋 내에 아동 성착취 이미지 1,008개가 포함되어 있는 것을 발견했습니다. LAION-5B는 Stable Diffusion 1.5 모델이 학습에 사용한 것과 동일한 데이터셋입니다. LAION은 해당 데이터셋을 회수하고, 오염이 제거된 Re-LAION-5B를 2024년 8월에 배포했습니다. 문제는 원본 데이터셋으로 학습된 모든 모델이 이 오염 문제의 영향을 받았다는 것입니다. Stable Diffusion 1.5도 예외는 아닙니다. 그 위에 구축된 NSFW 미세 조정 생태계 전체도 마찬가지입니다. 일부 포크는 재학습 또는 오염 제거 작업을 진행했지만, 다른 포크들은 그대로 배포했습니다. 구매자라면 특정 체크포인트가 실제로 어떤 데이터셋으로 학습되었는지 확인해야 합니다. 운영자의 말을 그대로 믿지 마세요.

세 번째 문제는 규제의 그림자입니다. 2026년에는 모든 주요 결제 처리 업체가 AI가 생성한 성인 이미지를 고위험 콘텐츠로 취급합니다. CivitAI의 카드 결제 처리 업체는 NSFW 콘텐츠 노출을 이유로 2025년 5월 23일에 서비스를 중단했고, 해당 사이트는 하룻밤 사이에 암호화폐 결제로 전환했습니다. Stability AI는 2025년 7월 31일에 사용 정책을 업데이트하여 현재 모델에서 노골적인 이미지 생성을 금지했습니다. 하지만 이 새로운 정책은 SD 1.5나 SDXL에는 소급 적용되지 않으며, 이 두 모델은 여전히 NSFW 커뮤니티의 핵심입니다. EU AI법과 점점 더 많은 미국 주 법률은 AI 생성 콘텐츠가 사실적인 인간을 묘사할 경우 이를 공개하도록 요구하고 있습니다. 따라서 오늘날 검열되지 않은 AI를 상업적으로 사용하는 모든 업체는 Unstable Diffusion이 출시되었을 당시에는 존재하지 않았던 법적 틀 안에서 사업을 운영하고 있는 것입니다.

이런 문제들이 기술 자체를 망치는 건 아닙니다. 다만 이제 기술을 구축하고 호스팅하고 사용하는 사람들이 초기 단계에서는 대수롭지 않게 여겼던 동의, 데이터셋 관리, 정보 공개 관련 문제들을 책임져야 한다는 뜻입니다.

2026년 불안정 확산의 대안: FLUX, Pony, Kling

불안정 확산은 더 이상 중심축이 아닙니다. 2022년 디스코드 스캔들 이후 모델과 플랫폼 구도가 극적으로 재편되었습니다. 2026년에 검열 없는 진지한 AI 연구를 진행하는 사람들은 다른 곳을 먼저 살펴볼 것입니다. 가장 유력한 대안은 세 가지 범주로 나뉩니다.

첫 번째 유형: 사용자가 직접 실행하는 무삭제 오픈 웨이트 체크포인트입니다. Pony Diffusion V6 XL은 2024년 1월 CivitAI에 출시되어 빠르게 기본 NSFW SDXL 미세 조정 도구로 자리 잡았습니다. 이 도구는 Unstable Diffusion 파이프라인과는 완전히 별도로 개발 및 배포되었습니다. Pony와 그 후속 버전인 Illustrious는 현재 스타일리시한 성인 장르를 주도하고 있습니다. 애니메이션 스타일로 학습된 체크포인트와 다양한 SDXL 미세 조정 도구들은 각기 다른 미적 감각으로 동일한 영역을 공략합니다. 이러한 도구들을 원활하게 실행하려면 최소 12GB의 VRAM을 갖춘 로컬 GPU가 필요합니다.

두 번째 단계: 차세대 기본 모델. Black Forest Labs의 FLUX.1은 2024년 8월에 출시되어 즉각적인 적용과 사실적인 그래픽 품질을 위한 기준을 새롭게 정립했습니다. 오픈 소스 버전인 FLUX.1-dev는 출시 몇 주 만에 커뮤니티에서 NSFW LoRA(성인 콘텐츠 제작자)들을 끌어모았습니다. Stability AI는 2024년 2월에 Stable Diffusion 3을, 10월에는 더 큰 규모의 Stable Diffusion 3.5를 출시했습니다. 하지만 SD3의 심각한 해부학적 버그는 무삭제 콘텐츠 사용자들 사이에서 채택을 늦추는 결과를 초래했습니다. Stability AI 자체도 후퇴했습니다. Emad Mostaque는 재정난으로 인해 2024년 3월 23일에 사임했습니다. 2025년 7월 정책 업데이트에서는 현재 모델에 대한 노골적인 콘텐츠 제작을 공식적으로 금지했습니다.

세 번째 범주는 비디오입니다. 이미지 기반 생성형 AI 시대는 이제 어느 정도 지나갔습니다. Kling, Runway Gen-3 및 Gen-4, OpenAI의 Sora, Google의 Veo는 모두 비디오 분야로 영역을 넓혔으며, 일부는 제3자 호스팅 서비스를 통해 성인 콘텐츠 제공도 허용하고 있습니다. 하지만 Unstable Diffusion은 이와 같은 비디오 분야 진출을 시도하지 않았습니다. 이것이 바로 2023년 이후 Unstable Diffusion의 문화적 영향력이 조용히 줄어든 이유 중 하나입니다.

아래 표는 주요 옵션들을 비교합니다.

어떤 것을 선택해야 할지는 보유한 GPU 성능, 호스팅과 DIY 중 어느 것을 더 중요하게 생각하는지, 그리고 스틸 이미지가 필요한지 비디오가 필요한지에 따라 달라집니다. 하지만 이 중 어느 것도 오리지널 Unstable Diffusion의 경험을 완벽하게 대체할 수는 없습니다. 시장은 이미 세분화되었고, 해당 브랜드는 킥스타터 당시처럼 시장을 장악하고 있지 않습니다.

Jordan Morris

Jordan Morris is an AI expert with over a decade of experience and the author of a widely-read blog focused on artificial intelligence. His content spans a range of topics—from the ethics of machine learning to real-world applications of neural networks in business. Known for his clear writing and deep insights, Jordan has become a trusted voice in the AI community, appealing to both newcomers and seasoned professionals alike.